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LLM时代的MAS范式中，每个Agent以LLM为核心推理引擎，能够动态规划行动序列、调用外部工具并与其他Agent协商
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7/20/2026
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Unverified在Agent架构中，LLM负责意图理解和步骤规划，实际执行委托给计算器、搜索引擎、API端点等外部工具78% similarUnverifiedLLM与工具调用、记忆机制和规划能力相结合便形成具有自主行动能力的Agent76% similarUnverified现代LLM Agent的核心逻辑可归结为一个循环：接收目标、调用LLM、解析输出、执行工具、重复迭代75% similarUnverified智能体的许多能力实际上是由Agent所运行的框架在LLM外部实现的，而非LLM本身75% similarUnverified与传统RPA相比，LLM驱动的Agent能够处理非结构化输入并动态调整执行路径，而非严格遵循预定规则75% similar
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